AI說書 - 從0開始 - 86
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評估流程並將其應用到您選擇實施的模型中。
有鑑於此，有必要學習一下評估流程 (Evaluation Process) 是怎麼回事。
Wang 等人於 2019 為他們的 SuperGLUE Benchmark 選擇了 NLP 的實際代表性任務，這些任務的選擇標準比 GLUE 更嚴格，例如，任務不僅必須理解文本，還必須理解推理 (Reason)，推理水平還不是人類頂尖專家的水平，然而，性能水準足以取代許多人工任務。
主要的 SuperGLUE 任務顯示在 https://super.gluebenchmark.com/tasks，如下所示：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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